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日本統計学会賞受賞記念 数学談話会

2017/10/26

日時  :2017/10/26(木)15時半~17時(15時からティーパーティー開催)

場所  :自然学系棟D棟509

講演者 :青嶋 誠 氏(筑波大学 数理物質系数学域)

講演題目:高次元統計解析:理論・方法論とその周辺(再び)

概要:
ゲノム科学,情報工学,金融工学などの現代科学の1つの特徴は,データがもつ次元数の膨大さにあります。次世代シークエンサによるゲノム配列データなど,次元数が数百万を超えるデータも解析の対象になります。こういった高次元データの第1の特徴は,次元数が標本数を遥かに超えることです。第2の特徴は,高次元データは豊富な情報を有するものの,それが巨大なノイズに埋もれているために見つけ難いことです。これらの理由から,通常の多変量解析法では,高次元データの推測に精度を保証することができず,間違った解析結果を導くことさえあります。高次元データの解析には,新しい理論と方法論が必要になるのです。それが,高次元統計解析です。

高次元統計解析は,多変量解析とは別物です。スパースモデリングとも別物です。本講演は,高次元統計解析の基本的な考え方と特徴をお話しします。なお,講演内容は,2017年9月5日に統計関連学会連合大会で行った,日本統計学会賞受賞記念講演に基づきます。

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